library(tidyverse)
## 2012년 대선
gg_2012_raw <- krvote::election_20121219$득표율 %>%
filter(str_detect(시도명, "경기")) %>%
select(-선거인수, - 투표수) %>%
pivot_longer(박근혜:김순자, names_to = "후보", values_to = "득표수") %>%
mutate(정당 = case_when(str_detect(후보, "박근혜") ~ "국민의힘",
str_detect(후보, "문재인") ~ "민주당",
TRUE ~ "그외정당")) %>%
group_by(시도명, 구시군명, 정당) %>%
summarise( 득표수 = sum(득표수, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(선거 = "2012년") %>%
ungroup()
## 2017년 대선
gg_2017_raw <- krvote::election_20170509$득표율 %>%
filter(str_detect(시도명, "경기")) %>%
select(-선거인수, - 투표수) %>%
pivot_longer(문재인:김민찬, names_to = "후보", values_to = "득표수") %>%
mutate(정당 = case_when(str_detect(후보, "홍준표") ~ "국민의힘",
str_detect(후보, "안철수") ~ "국민의힘",
str_detect(후보, "유승민") ~ "국민의힘",
str_detect(후보, "문재인") ~ "민주당",
TRUE ~ "그외정당")) %>%
group_by(시도명, 구시군명, 정당) %>%
summarise( 득표수 = sum(득표수, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(선거 = "2017년") %>%
ungroup()
## 2017년 대선
gg_2022_raw_excel <- readxl::read_excel("data/2022년_개표결과_대통령선거_전체.xlsx")
gg_2022_raw <- gg_2022_raw_excel %>%
filter(str_detect(시도, "경기")) %>%
mutate(읍면동명 = ifelse(is.na(읍면동명), 구시군, 읍면동명),
투표구명 = ifelse(is.na(투표구명), 읍면동명, 투표구명)) %>%
filter(!str_detect(구시군, "합계"),
!str_detect(읍면동명, "합계"),
!str_detect(투표구명, "소계")) %>%
janitor::clean_names(ascii = FALSE) %>%
select(-선거인수, - 투표수, -무효투표수, -기권수) %>%
pivot_longer(더불어민주당_이재명:한류연합당_김민찬, names_to = "후보", values_to = "득표수") %>%
separate(후보, into = c("정당", "후보"), sep = "_") %>%
mutate(득표수 = parse_number(득표수),
계 = parse_number(계)) %>%
mutate(정당 = case_when(str_detect(후보, "이재명") ~ "민주당",
str_detect(후보, "윤석열") ~ "국민의힘",
TRUE ~ "그외정당")) %>%
rename(시도명 = 시도,
구시군명 = 구시군) %>%
group_by(시도명, 구시군명, 정당) %>%
summarise( 득표수 = sum(득표수, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(선거 = "2022년") %>%
ungroup()## 2016년 총선 -----------------------
gg_2016_raw <- krvote::general_2016 %>%
filter(시도 == "경기") %>%
unnest(data) %>%
mutate(구시군명 = case_when(
str_detect(선거구, "고양시") ~ "고양시",
str_detect(선거구, "부천시") ~ "부천시",
str_detect(선거구, "성남시") ~ "성남시",
str_detect(선거구, "수원시") ~ "수원시",
str_detect(선거구, "안산시") ~ "안산시",
str_detect(선거구, "안양시") ~ "안양시",
str_detect(선거구, "용인시") ~ "용인시",
str_detect(선거구, "광명시") ~ "광명시",
str_detect(선거구, "광주시") ~ "광주시",
str_detect(선거구, "군포시") ~ "군포시",
str_detect(선거구, "김포시") ~ "김포시",
str_detect(선거구, "남양주") ~ "남양주",
str_detect(선거구, "의정부") ~ "의정부",
str_detect(선거구, "화성시") ~ "화성시",
str_detect(선거구, "파주시") ~ "파주시",
str_detect(선거구, "평택시") ~ "평택시",
str_detect(선거구, "시흥시") ~ "시흥시",
TRUE ~ 선거구)) %>%
group_by(구시군명, 구분) %>%
summarise(득표수 = sum(사람수)) %>%
ungroup()
gg_2016_dat <- gg_2016_raw %>%
filter( str_detect(구분, "국민의당|노동당|녹색당|더불어민주당|무소속|민중연합당|새누리당|정의당")) %>%
separate(구분, into = c("정당", "후보"), sep = " ") %>%
group_by(구시군명, 정당) %>%
summarise(득표수 = sum(득표수, na.rm = TRUE)) %>%
# left_join( gg_2016_raw %>% filter(구분 == "계") %>% rename(합계 = 득표수)) %>%
ungroup() %>%
mutate(선거 = "2016년")
## 2020년 총선 -----------------------
gg_2020_raw <- krvote::general_2020 %>%
filter(시도 == "경기") %>%
unnest(data) %>%
mutate(구시군명 = case_when(
str_detect(선거구, "고양시") ~ "고양시",
str_detect(선거구, "부천시") ~ "부천시",
str_detect(선거구, "성남시") ~ "성남시",
str_detect(선거구, "수원시") ~ "수원시",
str_detect(선거구, "안산시") ~ "안산시",
str_detect(선거구, "안양시") ~ "안양시",
str_detect(선거구, "용인시") ~ "용인시",
str_detect(선거구, "광명시") ~ "광명시",
str_detect(선거구, "광주시") ~ "광주시",
str_detect(선거구, "군포시") ~ "군포시",
str_detect(선거구, "김포시") ~ "김포시",
str_detect(선거구, "남양주") ~ "남양주",
str_detect(선거구, "의정부") ~ "의정부",
str_detect(선거구, "화성시") ~ "화성시",
str_detect(선거구, "파주시") ~ "파주시",
str_detect(선거구, "평택시") ~ "평택시",
str_detect(선거구, "시흥시") ~ "시흥시",
TRUE ~ 선거구)) %>%
group_by(구시군명, 구분) %>%
summarise(득표수 = sum(사람수)) %>%
ungroup()
gg_2020_dat <- gg_2020_raw %>%
filter( str_detect(구분, "국가혁명배당금당|기독자유통일당|기본소득당|더불어민주당|무소속|미래통합당|민생당|민중당|우리공화당|정의당|친박신당")) %>%
separate(구분, into = c("정당", "후보"), sep = " ") %>%
group_by(구시군명, 정당) %>%
summarise(득표수 = sum(득표수, na.rm = TRUE)) %>%
# left_join( gg_2020_raw %>% filter(구분 == "계") %>% rename(합계 = 득표수)) %>%
ungroup() %>%
mutate(선거 = "2020년")## 2014년 지방선거
clean_df <- function(raw_df) {
clean_df <- raw_df %>%
pivot_longer(선거인수:기권수)
return(clean_df)
}
gg_2014_raw <- krvote::local_sgg_20140604$경기도 %>%
mutate(clean_data = map(data, clean_df) )
gg_2014_total <- gg_2014_raw %>%
select(-data) %>%
unnest(clean_data) %>%
separate(name, into = c("정당", "후보"), sep = "\n") %>%
filter(정당 == "계") %>%
group_by(시도명, 구시군) %>%
summarise(합계 = sum(value)) %>%
ungroup()
gg_2014_dat <- gg_2014_raw %>%
select(-data) %>%
unnest(clean_data) %>%
separate(name, into = c("정당", "후보"), sep = "\n") %>%
filter(str_detect(정당, "녹색당|무소속|새누리당|새정치당|새정치민주연합|정의당|통합진보당")) %>%
group_by(시도명, 구시군, 정당) %>%
summarise(득표수 = sum(value)) %>%
ungroup() %>%
# left_join( gg_2014_total ) %>%
mutate(선거 = "2014년") %>%
select(선거, 구시군명 = 구시군, 정당, 득표수)
## 2018년 지방선거
gg_2018_raw <- krvote::local_sgg_20180613 %>%
filter(시도 == "경기도") %>%
mutate(clean_data = map(data, clean_df) ) %>%
select(-data) %>%
unnest(clean_data) %>%
separate(name, into = c("정당", "후보"), sep = "_") %>%
mutate(구시군명 = case_when(
str_detect(구시군명, "고양시") ~ "고양시",
str_detect(구시군명, "부천시") ~ "부천시",
str_detect(구시군명, "성남시") ~ "성남시",
str_detect(구시군명, "수원시") ~ "수원시",
str_detect(구시군명, "안산시") ~ "안산시",
str_detect(구시군명, "안양시") ~ "안양시",
str_detect(구시군명, "용인시") ~ "용인시",
str_detect(구시군명, "광명시") ~ "광명시",
str_detect(구시군명, "광주시") ~ "광주시",
str_detect(구시군명, "군포시") ~ "군포시",
str_detect(구시군명, "김포시") ~ "김포시",
str_detect(구시군명, "남양주") ~ "남양주",
str_detect(구시군명, "의정부") ~ "의정부",
str_detect(구시군명, "화성시") ~ "화성시",
str_detect(구시군명, "파주시") ~ "파주시",
str_detect(구시군명, "평택시") ~ "평택시",
str_detect(구시군명, "시흥시") ~ "시흥시",
TRUE ~ 구시군명))
gg_2018_total <- gg_2018_raw %>%
filter(정당 == "계") %>%
group_by(시도명, 구시군명) %>%
summarise(합계 = sum(value)) %>%
ungroup()
gg_2018_dat <- gg_2018_raw %>%
filter(str_detect(정당, "대한애국당|더불어민주당|무소속|민주평화당|민중당|바른미래당|자유한국당|정의당")) %>%
group_by(시도명, 구시군명, 정당) %>%
summarise(득표수 = sum(value)) %>%
ungroup() %>%
# left_join( gg_2018_total )
mutate(선거 = "2018년") %>%
select(선거, 구시군명, 정당, 득표수)## 데이터 결합
gg_raw <- bind_rows(gg_2012_raw, gg_2017_raw) %>%
bind_rows(gg_2022_raw) %>%
select(선거, 구시군명, 정당, 득표수) %>%
bind_rows(gg_2020_dat) %>%
bind_rows(gg_2016_dat) %>%
bind_rows(gg_2014_dat) %>%
bind_rows(gg_2018_dat)
gg_raw %>%
write_rds("data/gg_raw.rds")gg_raw_tbl <- gg_raw %>%
group_by(선거, 정당) %>%
summarise(득표수 = sum(득표수)) %>%
ungroup() %>%
mutate(득표율 = 득표수 / 합계) gg_raw_tbl %>%
mutate(text = glue::glue("{scales::comma(득표수)} / {scales::comma(합계)} = {scales::percent(득표율, 0.1)}")) %>%
select(선거, 정당, text) %>%
pivot_wider(names_from = 정당, values_from = text) %>%
select(선거, 민주당, 국민의힘, 그외정당)gg_raw_tbl %>%
ggplot(aes(x = 선거, y = 득표율, color = 정당, group = 정당)) +
geom_point() +
geom_line()# https://www.infoworld.com/article/3607068/plot-in-r-with-echarts4r.html
library(echarts4r)
gg_raw %>%
group_by(선거) %>%
summarise(득표수 = sum(득표수) ) %>%
ungroup() %>%
e_charts(x = 선거) %>%
e_line(serie = 득표수)library(echarts4r)
library(echarts4r.maps)
e_charts() %>%
em_map("South_Korea") %>%
e_map(map = "South_Korea") %>%
e_visual_map()library(echarts4r.assets)
airports <- read.csv(
paste0("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/",
"master/2011_february_us_airport_traffic.csv")
)
airports |>
e_charts(long) |>
e_globe(
environment = ea_asset("starfield"),
base_texture = ea_asset("world"),
globeOuterRadius = 100
) |>
e_scatter_3d(lat, cnt, coord_system = "globe", blendMode = 'lighter') |>
e_visual_map(inRange = list(symbolSize = c(1, 10)))데이터 과학자 이광춘 저작
kwangchun.lee.7@gmail.com